import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()#获得数据集

print(x_train[0].shape)

model = tf.keras.models.Sequential([
    #拉平
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28,28)),#784
    #全连接神经网络
    tf.keras.layers.Dense(128,activation="relu"),
    #疑问
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    #分类
    tf.keras.layers.Dense(10,activation="softmax")
])

#优化模型
model.compile(
    #模型的优化器
    optimizer = 'adam',
    #模型的损失函数
    loss = 'sparse_categorical_crossentropy',
    #模型的评估
    metrics = ['accuracy']
)

#喂给模型数据
model.fit(x_train,y_train,epochs=5)

print("*************************-------------------------------------")

#模型的评估
model.evaluate(x_test,y_test)